AI 智能体替人购物时,品牌在各大助手里处于什么位置
Jellyfish 的 Share of Model 工具追踪了 ChatGPT、Google AI Mode 和 Alexa for Shopping 在美国。
推荐理由:两份工具追踪数据对比了六款 AI 助手引用零售商的差异,可帮品牌判断 AI 购物入口的铺货优先级。
Jellyfish 的 Share of Model 工具追踪了 ChatGPT、Google AI Mode 和 Alexa for Shopping 在美国。
推荐理由:两份工具追踪数据对比了六款 AI 助手引用零售商的差异,可帮品牌判断 AI 购物入口的铺货优先级。
Digiday 报道称,GEO 已从出版商的试验项目变成常规客户议题,至少六家大型数字出版商向广告主提供相关服务,Future 的 GEO 产品客户超过 30 家并拿到续约,Ziff Davis 也有多个客户,另有出版商高管称该业务已在赚钱。
推荐理由:多家欧美出版商已把 GEO 从试验做成付费服务,文中给出客户规模与续约情况,可供品牌方评估这类合作的可行性与边界。
Lily Ray 基于约 100 个查询的更新数据发现,9 月相比 6 月,Google AI 概览引用自荐式 best of 榜单的数量减少 38%。同时,AI 概览有 83% 的情况不提及这些榜单背后的品牌,高于 6 月的 69%。
推荐理由:作者用约 100 个查询的对比数据,呈现 AI 概览对自荐式榜单内容的引用变化,可供品牌判断 GEO 内容策略。
Erase.com 复盘 2024 年 8 月至 2026 年 5 月间 714 个压制营销活动,共追踪 2,461 条负面结果,其中约四分之三为新闻文章和政府页面。
前美妆高管 Lorne Lucree 创立无药物、无类固醇过敏护理品牌 Wizard Wellness,2026 年 2 月上线 DTC,今秋将进入超过 4,000 家零售门店,覆盖 CVS、Target 和 Walmart。他将美妆行业的产品创新经验用于过敏护理,并称 AEO 正在重塑健康与保健品类的消费者发现路径。
Ahrefs 的 Mateusz Makosiewicz 发布一套诊断 AI 可见性问题的操作流程,主张先判断品牌属于哪类可见性问题,再决定修复动作。流程包括用 Brand Radar 追踪品牌与竞品、按业务问题给提示词打标签、分标签查看提及率与推荐位次,并优先处理被 AI 反复引用的第三方页面。
推荐理由:原文给出从建库、打标签到诊断与行动的完整 AI 可见性排查流程,可对照自查品牌在 AI 回答中的缺口。
Google 的 AI 贡献试点目前仅向约 100 家出版商付费,金额约为其广告收入的 0.1%。Google Maps 现要求登录 Google 账号才能查看全部评论、排序评论和发表评论,疑似为阻止 AI 与机器人抓取。Microsoft Advertising 在 Bing 赞助结果中测试"consumer review"广告扩展,Bing 还在测试为商品列表添加产品特性标签。
Winston Francois 的 Jason Shafton 提出用五个指标追踪 AI 搜索是否触达买家:在四个 AI 助手上跑五个买家提示词、统计品牌出现率与引用链接。
推荐理由:作者给出五套可照做的 AI 搜索衡量指标与时间预期,读者可据此搭建自己的追踪表格。
Search Engine Journal 作者 Greg Jarboe 在 PRSA 东北区会议后撰文指出,Wikipedia、播客转录文本和 Reddit 正在成为 ChatGPT、Claude、Copilot 与 Google AI 概览的主要引用来源。
推荐理由:文章用多份引用数据说明 Wikipedia、播客与 Reddit 正成为 AI 引用的主要来源,并给出 SEO 团队与公关协作的三步做法。
OpenAI 在 DevDay 后通过帮助页面说明 Dots 的主动研究能力,即用户未提问时 dot 也能检查已连接来源的新信息,并按计划执行定期检查,两种方式遵循不同规则。
STAT 的 Tom Capper 将于 2026 年 10 月 14 日 2 p.m. ET 举办网络研讨会,讲解企业 SEO 如何衡量 AI Overviews、AI Mode 和 LLM 可见性并纳入报告。
搜索顾问 Lily Ray 于 2026 年 9 月 28 日发文称自己在 SEOktoberfest 2026 获评 #1 SEO World Champion,同日 Google 的 AI 答案开始确认这一头衔,而奖项本身的唯一引用来源是她的咨询公司 Algorythmic 网站。
推荐理由:通过 Lily Ray 获奖被 AI 答案单源确认的案例,呈现 AI 搜索引用机制对品牌可见性的实际影响。
Meta 与多州就旗下社交平台伤害青少年指控达成和解后,The Drum 征集专家意见探讨如何有效且合乎伦理地触达年轻受众。多位从业者认为,人口统计定向已难以为继,品牌应转向情境与行为信号、IRL 体验和创作者合作,用有价值的内容换取注意力。
Havas Media Network 在 ANZ 市场任命两位高管:Kunal Chakravarty 出任 Head of New Business & Marketing, ANZ,Agata Adamczak 加入 Consumer Science & Analytics 团队担任 Head of Organic & AI Performance。
在 9 月 24 日的 webinar 上,Google 的 Caroline Dissaux、Adecco 的 Bonnie White 与 Uberall 的 Krystal Taing 讨论了 AI 搜索下本地商家需要提供什么信息,以及多门店团队如何保持信息准确。
AnswerShare 的赞助研究显示,为品牌补充完整背景信息后,AI 对某客户的推荐率在 14 天内从 23.8%(10/42)升至 100%(40/40),警告性回答从 64.3% 降至 0%。做法是发布 llms-full.txt 品牌故事,并把内容放在 CDN 边缘的 worker 上供 AI 爬虫抓取,两个月内 worker 被抓取 744,566 次,而 llms 文件仅 154 次。
Nick Fox 是 Google 知识信息部门(K&I)高级副总裁,2024 年 10 月由 Sundar Pichai 任命,统管 Search、Ads、Geo 与 Commerce,该部门 2025 年 6 月约有 2 万人。
Forrester 发布《The Forrester Wave™: Localization Services, Q3 2026》,从数百家本地化服务商中评估了 11 家领先企业,覆盖 27 项标准、127 个问题。报告结论是企业仍需要 LSP,但合作关系应改变:评估重点不在平台功能,而在服务商如何组合技术、服务、人力与数据,并建议买方按自身需求而非 Wave 图形位置选型。
Cloudflare 联合创始人兼 CEO Matthew Prince 在 The Verge 的 Decoder 播客中表示,自动化流量已在 2026 年 5 月超过其网络上的真人流量,并预计到 2031 年前后机器流量将达到人类流量的一千倍左右。
推荐理由:Cloudflare CEO 在访谈中给出机器流量超越人类后的付费设想,读者可借此判断内容授权与爬虫策略的走向。
在9月14-16日迈阿密举行的 Digiday Publishing Summit 上,The New York Times、The Wall Street Journal、Reuters、USA Today Co. 等媒体高管表示,随着 Google 推荐流量下滑、AI 重塑内容发现方式,出版商正从追逐规模转向直接受众、订阅与多元化收入。
Brian Morrissey 在 The Rebooting 撰文指出,AI 并不想要出版商现有的内容,而是要把信息"剥离成原材料"再与其他内容混合生成新内容,这种把出版商内容当原料而非专业能力的做法,是导致出版商商品化的"根本性错配"。
Search Engine Journal 作者 Harry Clarkson-Bennett 提出一套方法,把 Google Search Console 生成式 AI 报告中的 AI 曝光数据与 GA4 商业数据、流量依赖度结合,计算各内容板块的 AI 商业暴露度。
推荐理由:作者把 Search Console 的生成式 AI 报告与商业数据、流量依赖度结合,给出可照做的 AI 商业暴露度与韧性计算流程。
在 9 月 24 日的网络研讨会 Google On What's Next In AI Search + 5 Local Marketing Strategy Fixes 上。
营销人不必在 AI 毁灭论与 AI 乌托邦之间选边,真正的变化发生在两者之间。作者提出用 ground-truthing 取代事实核查,判断 AI 生成内容的底层推断是否成立;同时 AI 让部门孤岛的成本上升,PR、内容与分析团队的口径不一致会变成引用风险。
Profound 在 Answer Engine Insights 的 Citation 视图中上线 Citation Decay,为每个 URL 绘制引用曲线,展示首次被引用日期、上升期、峰值与半衰期。该功能仅对上线满 28 天、累计至少 5 次引用且峰值 14 天窗口内至少 5 次原始引用的页面评分,可按自有域名或全部域名及模型筛选,帮助内容团队按半衰期而非固定周期排定刷新优先级。
seoClarity 认为,Prompt Tracking 不是排名追踪,而是一种抽样方法,用来衡量品牌在关键主题和意图下被 AI 回答提及的稳定概率,而非覆盖全部提问或预测单个用户所见。追踪代表性主题簇比纠结具体措辞更重要,重复查询中的稳定出现频率比单次曝光更能揭示可见性模式与竞争差距。可见性指标还需与引荐流量、转化和收入等下游业务结果挂钩,避免沦为虚荣指标。
MarTech 刊文提出面向 AI 搜索的视觉 SEO 框架,核心是把优化单元从单张图片转向图片、实体与上下文之间的关系。文章引用 Google 数据称 Lens 每月承载超过 250 亿次视觉搜索,其中五分之一带有商业意图。作者给出五项准备要点:实体一致性层、图像与属性深度、内容对齐与描述性元数据、内容新鲜度与多门店一致性,以及以 DAM 作为治理与来源追溯的权威来源。
推荐理由:文章给出视觉内容适配 AI 搜索的五项准备清单,从实体一致性到 DAM 治理,可对照检查品牌现有素材体系。
在 Forrester 的 B2B Forum 上,Semrush 的 Gerald Murphy 与 Forrester 的 Nicky Briggs 呼吁 B2B 营销人重估搜索衡量方式。
推荐理由:Forrester 与 Semrush 给出的 B2B 搜索数据,可帮品牌判断 AI 答案引擎下流量与转化的取舍。
Google 正在桌面端测试将 AI Overviews 的引用卡片从右侧移至回答底部,右侧引用栏消失,点击“show all”可查看完整引用列表。该测试由 Glenn Gabe 发现,此前 Google 曾在 2026 年 3 月和 2025 年 9 月至少两次测试过类似变体。
欧莱雅土耳其消费品部门联合 WordLift,为 L'Oréal Paris、Garnier、Maybelline New York 和 NYX Professional Makeup 四个品牌搭建知识图谱并自动化结构化数据,同时做土耳其语本地化内容、技术 SEO 与 FAQ 生成,并用一方数据单独测量 AI 与 LLM 引荐流量。
推荐理由:欧莱雅土耳其四个品牌用同一套知识图谱与结构化数据方案,把 AI 搜索做成可归因的获客渠道,可看具体做法与分品牌数据。
Peec AI 分析2026年2月至8月约1.2亿次对话数据,覆盖 ChatGPT、AI Mode、AI Overviews、Gemini、Perplexity、Copilot、Grok 和 Claude,研究品牌在 AI 回答中可见性分数的波动来源。
推荐理由:基于1.2亿次对话的可见性数据,给出品牌追踪AI提及率时该加提示词还是加运行次数的量化结论。
一项研究显示,在 GEO 中叠加评价与证据有助于内容获得更高曝光排名。该结论来自 Marketing Week 报道的研究,但原文未披露具体样本量与提升幅度。
澳大利亚软件平台 Diploria AI 正式上线,可监测品牌在 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、Grok、Microsoft Copilot、Google AI Overviews 和 Google AI Mode 等 12 个 AI 引擎回答中的呈现,并给出优化建议。
Promptwatch 数据显示,7 月中至 8 月中 Reddit 在 ChatGPT 搜索引用中的份额下降 86%,此前因押注 Reddit 而调整媒体与内容策略的营销人因此受挫。
LinkedIn 营销团队研究 AI 搜索近一年后发现,AI 模型更倾向引用带有独特观点的内容,而非仅靠结构化格式。Meltwater 分析 950 万条引用、Semrush 分析 30 万条引用均支持这一结论。在被引用最多的 24 篇 LinkedIn 文章中,93% 使用清晰的 H2 或 H3 标题,67% 包含硬数据。
SaaS 营销人员应尽快为 Claude、Codex、Co-Work 等平台构建连接器并大力推广,抢在竞争对手之前成为模型默认推荐的答案。作者用 Claude 查询 GA4 数据已 15 个月,Claude 在对话中主动推荐了 Supermetrics 连接器,他认为这种带上下文、可一键连接的答案比 Google 搜索强 100 倍,未来付费与自然搜索的可见性都可能由此重构。
MarTechBot 建议品牌从传统关键词 SEO 转向生成式引擎优化(GEO),以确保内容被 ChatGPT、Perplexity、Google Gemini 等 AI 答案引擎索引、理解并引用。
Kevin Indig 与 Ramp 增长副总裁 George Bonaci 对谈,认为归因是为付费广告预算分配而生的工具,随着 cookie 和点击减少,它只能解释客户旅程中可见的一小部分。
推荐理由:作者与 Ramp 增长负责人对谈,梳理归因在 AI 搜索时代失效的原因,并给出三角测量与增量实验两类替代方案。
Pew Research Center 今年 2 月调查 5,119 名美国成年人发现,约一半人已使用 AI 聊天机器人,高于 2024 年的三分之一,约四分之一每天使用,搜索信息是最常见用途。
Google AI 战略与转型团队的 Heiko Hotz 在 LinkedIn 发帖称,Google Shopping Graph 拥有超过 600 亿商品 listing,每天处理超 10 亿次购物查询,并称"agentic commerce 运行在 grounding data 之上"。